利用优先级策略混合遗传算法的炼钢连铸生产调度方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及冶金控制技术领域，具体涉及一种利用优先级策略混合遗传算法的炼 钢连铸生产调度方法。
【背景技术】
[0002] 炼钢连铸生产调度是钢铁企业生产管理的重要组成部分。在现实生产中，由于生 产环境和生产条件存在多种不确定性，会导致生产调度计划难以执行或执行的效果受限。 因此，研究可执行生产调度计划的合理高效制定方法，对提升生产系统的整体运行效率，降 低物耗、能耗和成本等具有重要意义。
[0003] 近年来，炼钢连铸生产调度问题作为研究热点，主要围绕建模与模型求解方法进 行。建模方法主要有数学规划建模、图形化建模和仿真建模等，其中，数学规划建模是最常 用的模型描述方法。问题的优化求解方法主要有最优化方法和近似优化方法。最优化方法 包括数学规划、分枝定界和拉格朗日法等数学方法，这类方法对于小规模的生产调度问题 能够有效求解。还有混合整数线性规划模型，用于描述炼钢生产中的工艺约束并求解炼钢 连铸生产调度问题，模型对除连铸工序外的作业时间作了标准化处理。近似优化方法主要 包括多种智能计算方法(遗传算法、蚁群算法、蜂群算法等）、启发式方法、人工智能方法以 及多种方法的混合方法等。近似优化求解方法具有较高的求解效率，更加面向实际应用，但 求解结果的合理性还需进一步检验。
[0004] 目前，不确定条件下的生产调度问题开始受到关注。现有的方法主要采用了随机 变量、模糊理论和粗糙集理论等对不确定问题进行处理。现有技术中还有利用广义粗糙集 理论描述不确定变量的建模方法，并用差分进化算法求解；以及采用模糊数表示不确定加 工时间信息，建立了炼钢连铸生产调度问题的模糊规划模型并进行求解。这类方法主要集 中于生产调度中时间不确定性问题，对设备选择的不确定性问题，一般是以假设设备分派 不受限制或者采用启发式分派规则的简化处理方法，这样可能会导致生产调度计划难以执 行等问题。
【发明内容】
[0005] 为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种利用优先级策略 混合遗传算法的炼钢连铸生产调度方法，该方法能够解决生产中的设备选择和作业时间的 不确定性问题，得到优化的可执行生产调度计划。
[0006] 为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种利用优先级策略混合遗传算法的 炼钢连铸生产调度方法，包括如下步骤：
[0007] S1，炼钢连铸调度控制器分别与炼钢厂的MES数据库及MES客户端系统连接并获取 炼钢厂的MES数据库及MES客户端系统中的炼钢连铸计划数据；
[0008] S2，建立生产调度计划目标函数，所述目标函数为：
[0009] minZ = ai Xfi+a2 Χ?2
[0010]其中，αι为铸机偏离预定开浇时间所产生的惩罚费用系数，α2为炉次在生产中等待 时间所产生的惩罚费用系数;α#Ρα2皆为算法可调参数。
[0011] ^表示各连铸机偏离预定开浇时间量的总和，f2表示各浇次内的所有炉次在生产 过程中等待时间的总和，具体表示为：
[00M]其中，L为连铸机的数量;Tq为第q台连铸机预定的开浇时间；tq为第q台连铸机实际 的开浇时间，即
[0015] N为炉次总数，i为加工炉次，Μ为工序总数，Ω」为炉次i在工序j上可用设备的集 合，是为炉次i在工序 j_1设备kj-1和工序j设备kj之间的运输时间；工序 j_1为 工序j的紧前工序，设备kj-i为设备kj的紧前设备；
[0016] Kj为工序j上所有设备集合
；?μ,为炉次i在工序j设备kj上作业前 的等待时间；
[0017] 为炉次i在工序j设备上kj加工的开始时间；为炉次i在紧前工序j-l 设备kn上的开始时间为炉次i在紧前工序j-ι设备kn上的结束时间Λη&为 炉次i在紧前工序j-Ι设备kj-il的加工时间；
[0018] S3，建立约束条件集，所述约束条件集包括如下约束条件之一或任意组合:各浇次 内炉次的连浇约束条件，炉次在工序前有限等待时间约束条件，机器能力析取约束条件，炉 次在每道工序上最多被加工一次的约束条件，同一炉次要等到前一工序加工完才可进行下 一工序加工的约束条件，设备最早可用约束条件，可选设备约束条件，生产中时间不确定性 约束条件；
[0019] S4,利用优先级策略混合遗传算法对目标函数进行迭代运算，求取决策变量，具体 的算法包括如下步骤：
[0020] S41，进行模型初始化:输入模型参数信息并且初始化遗传算法迭代计数器t = 0， 产生种群规模为Q的初始种群P(t);
[0021] S42,计算可行解:确定的染色体编码，依据时间分布规律(根据钢种及作业类型统 计）随机产生作业时间，根据逆流程的倒推计算和设备上的冲突消除方法得到无时间冲突 的生产调度计划；
[0022] S43,进行种群遗传优化:依据设备的任务加工权重，通过结合现实环境中设备选 择优先级策略的遗传变异、交叉操作，进行种群进化，产生优化解并输出；
[0023] S5,控制器根据得到的最优解进行炼钢-连铸生产的作业计划编制，并对生产运行 系统实施有效控制。
[0024] 本发明的利用优先级策略混合遗传算法的炼钢连铸生产调度方法对于设备选择 的不确定性问题，提出了赋予设备任务加工权重值的量化描述方法，并以设备选择优先级 策略的形式结合遗传算法形成了模型的优化求解算法，能够解决不确定条件下的炼钢连铸 调度问题。
[0025] 本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。
【附图说明】
[0026] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得 明显和容易理解，其中：
[0027] 图1是现有技术中炼钢-连铸生产过程示意图；
[0028] 图2是本发明利用优先级策略混合遗传算法的炼钢连铸生产调度方法的算法流 程；
[0029] 图3是本发明一种优选实施方式中的炼钢厂生产流程简图；
[0030] 图4是利用本发明的混合遗传算法编制的生产作业计划甘特图；
[0031] 图5是各炉次从转炉出钢至连铸机开始浇铸的流程作业时间的仿真计算值与生产 实绩比较图。
【具体实施方式】
[0032] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附 图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0033] 图1是现有炼钢-连铸过程主要包含的3个生产环节:炼钢、精炼和连铸。炼钢与连 铸环节各自包含一个并行机组，而精炼环节一般包含多个并行机组，以实现不同精炼工艺 要求。一般性的炼钢-连铸生产过程如图1所示:从高炉运来的高温铁水经铁水预处理工序 后兑入转炉冶炼成钢水，钢水倒入转炉下台车上的钢包内，通过天车和台车的运输作业，把 钢水包运送至精炼环节，根据生产工艺要求依次在不同的精炼设备上精炼钢水，精炼完成 后，再通过天车和台车，把钢水包运送至连铸并实施浇铸，形成铸坯。
[0034] 在钢厂生产调度中，炉次是指某个转炉在一个冶炼周期内生产的钢水，由于一个 炉次的钢水被装入一个钢包中，所以从炼钢到连铸前被调度的对象均为炉次，炉次是钢厂 生产调度中最小的生产单元。浇次是指在同一连铸机上连续浇铸的炉次集合，是钢厂生产 调度中最大的生产单元。炼钢-连铸调度方案制定流程是:首先将用户合同按照技术标准转 化为生产合同；然后根据炼钢生产能力和工艺要求等编制炉次计划和浇次计划，并结合热 乳乳制能力和工艺要求等编制热乳单元计划，形成炼钢与热乳生产相协调的生产批量计 划。在生产批量计划中，已经确定了浇次的浇铸铸机以及浇次内炉次的加工顺序和生产工 〇
[0035]炼钢连铸生产调度是在生产批量计划的基础上，以计划期内若干浇次中的炉次为 最小计划单位，在满足生产工艺约束的前提下，追求综合评价函数的效果最佳的情况下，安 排N个炉次到Μ道工序中的若干设备K上进行生产。即是要确定炉次i从转炉到连铸的生产过 程中，选择适当的工序设备以执行炼钢一精炼一连铸等加工任务，并且确定炉次在 设备上加工的开始时间、加工时间（，/.<和结束